Analisis factorial

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ANALISIS FACTORIAL EXPLORATORIO

La proposición de este curso sobre Análisis de Factor Exploratorio es entender y aplicar las técnicas estadísticas para un conjunto de variables reales cuando se tiene el interés en descubrir que variables en el conjunto forma subconjuntos coherente que son relativamente independientes de uno a otro. Las variables que son correlacionadas con uno a otro pero laindependencia mas intensa de otro subconjunto de variables están combinadas dentro de los factores. Los factores son importantes para reflejar el proceso de entendimiento que tiene creado las correlaciones entre variables.

INTRODUCCION

La base de datos (FACTOR.sav) que seria usado es parte de un conjunto de dato extenso de Tabachnick y Fidell (2007). El estudio involucro 369 clase pequeña,las mujeres de habla inglesa entre las edades de 21 y 60 quienes completaron el papel de inventario (BSRI). Los encuestados atribuyen rasgos de ellos mismos asignando números entre “1” (nunca o casi nunca verdad de mi) y “7” (siempre o casi siempre verdad de mi) para cada uno de los ítems. Cuarenta y cuatro ítems desde el BSRI fueron seleccionados para este ejemplo de estudio.

DETECCION DE LOSDATOS

Tamaño de Muestra:
Una regla general de hacer inca pie es tener por lo menos 300 casos para el análisis de factor. “las soluciones que tienen muchas variables marcadas (>0.80) no requiere tomar tamaños de muestra grande (cerca de 150 casos debería ser suficiente) como soluciones con menores cargas” (Tabachnick y Fidell, 2007, p. 613).

Nuestro conjunto de datos tienen un adecuadotamaño de muestra de 369 casos.

Bryante y Yarnild (1995) expresa que, “la muestra de uno debería ser por lo menos cinco veces el numero de variables. El índice de los subconjuntos de variables debe ser 5 o mas. Desafortunadamente, todo análisis debe estar basado sobre un mínimo de 100 observaciones sin tener en cuenta el índice de los subconjuntos de las variables” (p. 100).


Datos perdidos:Estadísticos
helpful self reliant defend beliefs yielding cheerful
N Válidos 369 369 369 369 369
Perdidos 0 0 0 0 0

independent athletic shy assertive strong personality
369 369 369 369 369
0 0 0 0 0

forceful affectionate flatter loyal analyt feminine
369 369 369 369 369 369
0 0 0 0 0 0

sympathy moody sensitiv undstand compassionate
369 369369 369 369
0 0 0 0 0

La primera tabla de salidas identifica los valores perdidos para cada ítem.
El desplazamiento atra vez de la salida, notaras que no hay valores perdidos para este conjunto de datos.

Si hubieran datos perdidos, usa una opción (estimar, eliminar, o la matriz de correlación de los datos perdidos en pareja es analizado).

DETECCION DE VALORES ATIPICOS MULTIVARIADOPara este caso de esta información, empezaremos con una evaluación de los valores atípicos multivariado. sin embargo, usualmente comenzaríamos por conducir la detección de valores atípicos univariados. Muchos métodos estadísticos son sensibles a los valores atípicos de modo que es importante indentificar los valores atípicos y hacer decisiones acerca de cómo tratarlos. Recalquemos, que unavariable atípico multivariado es una puntuación extrema.

Casos de variables atípicos:

tipeo incorrecto de datos.
Falla para especificar los valores perdidos en la sintaxis del computador de modo que los valores perdidos son leidos como datos reales.
Los valores atípicos no es miembro de la población que tu destinaste para la muestra.
El valor atípico es representativo de la población quedestinaste para la muestra pero la población tiene mas puntuación extrema que una distribución normal.

Verificar los valores atípicos:

Resumen del modelob
Modelo R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación
1 ,350a ,123 ,004 196,431
a. Variables predictoras: (Constante), gentle, shy, self reliant, use foul language, childlik, analyt, flatter, athletic, masculin, sensitiv,...
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